Trabalhos de Tópicos Especiais em Arquitetura de Computadores

Neste respositório encontram-se os códigos utilizando GPU para resolução dos trabalhos da disciplina Tópicos Especiais em Arquitetura de Computadores da Universidade Federal do Espírito Santo

Trab 1

Nesta pasta encontra-se o Trabalho 1 da disciplina. Os códigos estão divididos em duas pastas:

• float: código para uso da GPU para dados com precisão simples
• double: código para uso da GPU para dados com precisão dupla

Para compilar basta utilizar o makefile contido em cada pasta. Obviamente é necessário que CUDA esteja instalado na máquina. Para incluir o caminho do CUDA como variável de ambiente cada pasta contém o script cuda_path.sh:

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0 
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64 
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH} 
export PATH

Para determinar o número de threads utilizadas pela OpenMP, o script roda_tudo.sh inclui na primeira linha:

export OMP_NUM_THREADS=4

Além disso, esse script chama o executável com diferentes tamanhos de matrizes. O relatório técnico deste trabalho pode ser acessado Neste link

O relatório deste trabalho está disponível no ARXIV: COLOCAR

Trab 2

Nesta pasta encontra-se o Trabalho 2 da disciplina. Código esta contido no arquivo Trab2.py. O código possui as seguintes depêndencias de bibliotecas do python:

• TensorFlow
• Keras
• Numpy
• cv2
• pandas

Além disso, por utilizar funções de SO para carregar a bases de dados, este código funcina apenas no linux. A base de dados original pode ser carregada a partir da página do desafio no Kaggle. As modificações realizadas nas bases e o teste de validaço podem ser obtidas aqui.

Para utilizar o código basta alterar o Path das bases nos locais indicados no código. Os modelos também podem ser alterados via parâmetros, também indicados como comentários no código.

O relatório técnico deste trabalho pode ser acessado Neste link